Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
テスト・品質
メモリ安全性検証のための Rust サニタイザーと Miri スキル。Rust コードで AddressSanitizer や ThreadSanitizer を実行する、サニタイザーレポートを解釈する、Miri で unsafe Rust の未定義動作を検出する、unsafe コードの正確性を検証する際に使用します。Rust ASan、Rust TSan、Miri、RUSTFLAGS sanitize、cargo miri、unsafe Rust の UB、Rust サニタイザー出力の解釈に関するクエリで有効化されます
データ競合やデッドロックを診断するための並行処理デバッグスキル。TSan の競合レポートの確認、GDB のスレッド検査によるデッドロックのデバッグ、Helgrind によるロック順序グラフの分析、std::atomic の誤用パターンの特定、C++ と Rust における happens-before の考察に使用します。データ競合、TSan レポート、デッドロック、Helgrind、ロック順序、スレッドサニタイザーの出力、アトミック操作の順序に関する質問で起動します。
TypeScript、JavaScript、Python、Java、C# で本番対応の Playwright 自動化スクリプトと E2E テストを生成する。ローカル実行と、3000 以上のブラウザ／OS combos および実モバイル端末に対応する TestMu AI クラウドでの実行の両方をサポートする。Playwright テストの作成、ブラウザの自動化、クロスブラウザテスト、実機でのテスト、不安定なテストのデバッグ、API モック、ビジュアルリグレッションをユーザーが希望する場合に使用する。トリガー:「Playwright」「E2E test」「browser test」「run on cloud」「cross-browser」「TestMu」「LambdaTest」「test my app」「test on mobile」「real device」。
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
Datadog Agent Observability のトレースまたはセッションにおいて、ユーザーの意図が満たされたかどうかを分類します。3 つのモード: (1) session_id — RUM を用いて単一の CMD+I アシスタントセッションを分類、(2) trace_id — RUM を使わずに単一の Agent Observability トレースを分類、(3) ml_app — 指定した LLM アプリから複数のセッションまたはトレースをサンプリングして分類。出力はデフォルトで簡潔（判定 + 1 文の理由）。満足度評価、セッション／トレースの分類、データへのラベル付け、agent-observability-eval-pipeline や agent-observability-trace-rca のシグナル生成時に使用します。
Vercel、GitHub、Google、Slack、Apple、Microsoft、AWS、Clerk、Linear、Twilio などの開発者 API 向けのローカル API エミュレーター。エミュレート済みサービスの起動、シードデータの設定、ローカル API に対するテスト作成、ネットワークなしの CI 構築、emulate CLI やプログラミング API の利用に使います。「start the emulator」「emulate services」「mock API locally」「create emulator config」「test against local API」「npx emulate」など、ローカルサービスのエミュレーションが必要なタスクで発火します。
GdUnit4 のエキスパート向けテスト判断ツリー：ユニット vs シーン vs CI ゲート、ヘッドレスランナー、スナップショット、モックネットワーク。テストレイヤーの選択、CI の組み込み、信号や物理の検証を行うときに使用します（初心者向けの assert 一覧は不要）。キーワード：GdUnit4、GdUnitTestSuite、headless CI、snapshot test、mock network、scene integration test、TDD。
SAP Analytics Cloud（SAC）の自動テストスキルです。機能に応じたブラウザー探索と、SAC のストーリー、ダッシュボード、レポート、計画ワークフロー、コメント、権限、ビジュアルリグレッション、再利用可能な QA 自動化のための決定論的な Playwright テストスイートを設計します。SAC のエンドツーエンドテストの構築、SAC ダッシュボードの Playwright への導入、ダッシュボードプロファイルやシナリオ YAML の作成、Microsoft Edge/CDP、Chrome DevTools MCP、Vercel Labs agent-browser の使用、SAC コンポーネントの手動探索、SAC 最適化ストーリーのテスト、SAC 認証ストレージ状態の設定、ビジュアル／データベースラインの管理、コメントのテスト、計画の書き戻し、データアクション、マルチアクション、ロールベースのビュー、制限付き Windows／企業環境、または SAC 障害トリアージ資料の作成に使用します。
Expo、React Native CLI、Re.Pack プロジェクトで React Native 用の Storybook をセットアップする。プロジェクトへの Storybook の追加、withStorybook を使った metro.config.js の設定、.rnstorybook 設定ファイルの作成、Expo Router での Storybook ルートの設定、getStorybookUI の設定、Re.Pack の rspack/webpack 設定への StorybookPlugin の追加など_band に使用。Expo、Expo Router、純粋な React Native CLI、Re.Pack の各構成に対応。
ルーティングを軸とした web アクセシビリティの修正と検証のためのスキル。主な仕事が、どのアクセシビリティ面的層が壊れているかを分類すること（セマンティクス、キーボード/フォーカス、ラベル/読み上げ、視覚認識/リフロー、メディアの代替手段、またはルーティング型アプリのナビゲーションフィードバック）であり、曖昧な監査、WCAG、axe/Lighthouse、「これをアクセシブルにして」といった依頼を、具体的な修正パッケージ 1 件に変えるときに使用します。階層、仕上げ、リリース準備に関する広い UI レビューもここに該当します。コンポーネント API アーキテクチャとシステムガバナンスは `design-system` へ、レスポンシブレイアウト戦略は `responsive-design` へルーティングしてください。
任意のプロジェクトについて Salesforce Code Analyzer をセットアップ・設定・トラブルシュートする。インストール、前提条件の確認、壊れた設定の診断、code-analyzer.yml オーバrides の作成と編集、エンジン固有の設定、除外パターン、重大度オーバーライド、CI/CD パイプライン設定を扱う。発動条件：ユーザーが「set up code analyzer」「configure code analyzer」「install code analyzer」「code analyzer not working」「fix my setup」「scan is failing」「check my setup」「is code analyzer installed」「enable/disable engine」「exclude files」「change severity」「set up GitHub Actions」「set up CI/CD」「add code analyzer to pipeline」「make pipeline fail」「update my workflow」「quality gate」「fail on violations」「scan changed files only」「add SARIF」「code-analyzer.yml」「ESLint config」「increase SFGE memory」と言った場合や、Code Analyzer の実行エラーを報告した場合。発動しない条件：ユーザーがスキャン実行（running-code-analyzer を使用）、違反の修正、ルール説明、カスタムルール作成、違反の抑制を求めた場合。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。